Non-surgical Approaches in the Treatment of Lower Back Pain: A Review of Methods, Efficacy, and Safety
Notice bibliographique
Résumé
Low back pain (LBP) is among the most common musculoskeletal disorders globally, representing a leading cause of disability and healthcare expenditure. Its prevalence is expected to rise significantly in the coming decades, emphasizing the need for effective, evidence-based treatment strategies. This narrative review explores non-surgical approaches to LBP management, focusing on pharmacological and non-pharmacological therapies. It discusses the classification, pathophysiology, and red flag symptoms, alongside an evaluation of conservative treatments including NSAIDs, acetaminophen, muscle relaxants, opioids, antidepressants, physical therapy, acupuncture, spinal manipulation, and psychosocial interventions. The findings indicate that NSAIDs offer modest short-term relief and remain first-line pharmacological agents, while acetaminophen has limited efficacy. Muscle relaxants may benefit acute cases but carry notable side effects, particularly in older adults. Opioids, though effective in the short term, show minimal long-term benefit and a high risk of dependence. Non-pharmacological treatments—especially exercise therapy, manual therapy, and cognitive-behavioral interventions—demonstrate consistent efficacy in reducing pain and improving function. In conclusion, optimal management of LBP necessitates an individualized, multimodal approach that integrates pharmacological options with physical and psychological strategies to minimize harm, enhance function, and address biopsychosocial contributors to pain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».